Project G gibt dank Natural Language Models (LLMs) in kürzester Zeit fundierte Einblicke und macht die Analyse von Flottendaten einfach und intuitiv. Kunden können einem digitalen Analyse-Assistenten Fragen stellen und unmittelbar Antworten erhalten. Die Informationen werden mit Hilfe eines Chat-Interface übermittelt, welches mit dem Geotab Data Connector verbunden ist. Auf diese Weise liefert Project G von Fahrzeugleistungen und Leerlaufzeiten bis hin zum Vergleich des Kraftstoffverbrauchs sowie der Fahrzeugnutzung umfassende und verständlich aufbereitete Informationen. Da Project G auf den Grundsätzen von „Privacy by Design“ basiert, werden alle Telematikdaten von Kunden ausschließlich in Geotabs IT-Umgebung verarbeitet und nicht an ein externes Large Language Model (LLM) weitergegeben.
„Mit Project G machen wir einen großen Schritt nach vorne und demonstrieren die Relevanz, die generative KI in der vernetzten Transportlandschaft spielen kann. Wir arbeiten kontinuierlich daran, führend im Bereich Data Intelligence und KI zu bleiben und nutzen bereits seit Jahren künstliche Intelligenz sowie maschinelles Lernen“, erklärt Klaus Böckers, Vice President Nordics, Central and Eastern Europe bei Geotab. „Das Projekt bietet uns die einzigartige Möglichkeit, große Mengen an Flottendaten zu analysieren, Muster zu erkennen und daraus Empfehlungen zur Effizienz- und Leistungsoptimierung abzuleiten.“
Geotab kann bereits auf langjährige Erfahrung im Bereich KI-Innovationen zurückblicken und setzt sein gewonnenes Fachwissen nun im Rahmen des Beta-Projekts gemeinsam mit seinen Kunden ein. Mit über 55 Milliarden Datenpunkten, die täglich in mehr als 3,6 Millionen vernetzten Fahrzeugen verarbeitet werden, übernimmt Geotab dabei eine Vorreiterrolle. Dank eines der größten Data Science Teams der Branche, das sich auf künstliche Intelligenz spezialisiert hat, und seiner globalen Präsenz verfügt Geotab über die nötigen Kapazitäten und die Expertise, um leistungsstarke KI-Modelle zu entwickeln und seinen Kunden einen Mehrwert zu bieten.
„Das Beta-Projekt erfolgt als Zusammenarbeit mit ausgewählten Kunden. Wir können reale Anforderungen und Herausforderungen mit Fachwissen aus dem Bereich Data Science zusammenbringen und so dazulernen, uns anpassen und unsere Fähigkeiten weiterentwickeln. Die Möglichkeiten sind grenzenlos. Ziel ist es, unseren Kunden innovative Lösungen bereitzustellen, um einen einfachen Zugang zu Daten zu ermöglichen", so Böckers.